课程简介
模型压缩是提升AI模型部署效率的关键技术，通过剪枝、量化、知识蒸馏等手段，在保持性能的同时显著降低模型体积与计算成本。本课程将结合实战案例，带您掌握这些技术的落地方法。
技术要点
模型剪枝
- 移除冗余权重或神经元
- 📊 图片：模型结构可视化
量化压缩
- 将浮点数转换为低精度表示（如INT8）
- ⚙️ 图片：量化流程图
知识蒸馏
- 通过教师模型指导学生模型训练
- 🔄 图片：知识蒸馏示意图
实战案例
案例1：图像分类模型压缩
- 使用TensorRT进行量化部署
- 压缩后模型体积减少60%，推理速度提升3倍
- 📁 点击查看完整代码示例
案例2：NLP模型轻量化
- 基于BERT的剪枝实践
- 在移动端实现90%精度的轻量级模型
- 📈 了解性能对比数据
案例3：目标检测模型蒸馏
- 用YOLOv5作为教师模型
- 学生模型参数量缩减至原1/5
- 🧪 深入技术细节
扩展学习
如需进一步探索模型压缩的理论基础，推荐前往：
/ai_courses/模型压缩_理论框架
或了解相关工具：
ONNX Runtime量化指南